from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLRscheduler = OneCycleLR(optimizer, max_lr = 1e-3, # Upper learning rate boundaries in the cycle for each parameter group steps_per_epoch = 8, # The number of steps per epoch to train for. epochs = 4, # The number of epochs to...
初始化学习率"""optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3)"""设置lr策略"""lr_lambda=lambda epoch:1.0ifepoch<10elsenp.math.exp(0.1*(10-epoch))scheduler=LambdaLR(optimizer=optimizer,lr_lambda=lr_lambda)lr_history=scheduler_lr(optimizer,scheduler)...
OneCycleLR根据1cycle学习率策略降低学习率,该策略在2017年[3]的一篇论文中提出。 与许多其他学习率调度器相比,学习率不仅在训练过程中下降。相反,学习率从初始学习率增加到某个最大学习率,然后再次下降。 from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR scheduler = OneCycleLR(optimizer, max_lr = 1e-3, ...
OneCycleLR根据1cycle学习率策略降低学习率,该策略在2017年[3]的一篇论文中提出。 与许多其他学习率调度器相比,学习率不仅在训练过程中下降。相反,学习率从初始学习率增加到某个最大学习率,然后再次下降。 from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR scheduler = OneCycleLR(optimizer, max_lr = 1e-3, ...
1 函数衰减 LambdaLR 2 MultiplicativeLR 3 固定步长衰减 StepLR 4 多步长衰减 MultiStepLR 5 ConstantLR 6 LinearLR 7 指数衰减 ExponentialLR 8 余弦退火衰减 CosineAnnealingLR 9 CosineAnnealingWarmRestarts 10 ReduceLROnPlateau 11 CyclicLR 12 OneCycleLR 13 warm up 14 ChainedScheduler...
七、OneCycleLR 写在前面 在深度学习中,学习率是一个非常重要的超参数,它控制了模型在每次权重更新时的步长。学习率衰减策略是指在训练过程中逐步减少学习率,从而使得模型更稳定地收敛到最优解。以下是几种常见的学习率衰减方法,以及它们的使用场景和具体实现。
1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率。 计算公式和pytorch计算代码如下: ...
OneCycleLR根据1cycle学习率策略降低学习率,该策略在2017年[3]的一篇论文中提出。 与许多其他学习率调度器相比,学习率不仅在训练过程中下降。相反,学习率从初始学习率增加到某个最大学习率,然后再次下降。 fromtorch.optim.lr_schedulerimportOneCycleLR
Pytorch 已经实现了这两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。 参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 2. 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存 当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，...
OneCycleLR:在训练周期中先增加后减少学习率。 PolynomialLR:按多项式衰减调整学习率。 常见的方法 load_state_dict def state_dict(self):"""Returns the state of the scheduler as a :class:`dict`.It contains an entryforevery variableinself.__dict__whichis not the optimizer."""return{key: value...